掌握電商資料的4個要點！電商平臺資料分析其實很簡單

從近兩年爆火的淘寶網紅直播再到抖音由社交到電商的轉變，不難看出電商行業迎來了又一次升級，從原來的圖文時代升級到了直播時代，從原來的以“貨”為中心開始轉向以“人”為中心。

在電商行業火爆和轉型的背後， 資料分析工具也是一個關鍵因素，通過對商品、使用者、平臺資料的分析，商家就能知道什麼樣的商品好賣，什麼樣的人愛買，哪一類的促銷活動更受歡迎等等，從而對症下藥調整策略，精準營銷。如今，各行業都逐漸往資料化方向發展，通過資料法分析，企業可以掌握客戶的消費習慣、購物偏好等行為資訊。電商平臺本身就擁有資料優勢，比如，每個使用者登陸電商平臺從加購商品到購買商品，再到收貨，各個環節都會在平臺上形成資料。電商平臺只有不斷地提升自身整合資料的能力，才能進行有效的資料分析。

肯定有很多小夥伴好奇，那麼，電商平臺應該收集哪些資料，又應該分析哪些資料？

1、營銷資料：電商需要各類的營銷活動，相關的營銷費用、使用者覆蓋數，活動點選、開啟等資料便會自然而然產生，除此之外，還會涉及人均單價、活動開啟率、人群觸達率等資料。

2、流量資料：作為電商，最關鍵最核心的就是流量資料，這些資料還包括平臺的瀏覽量、訪客數、使用者的登陸時長等。

3、會員資料：如今電商最常用的手段便是會員制，電商平臺的活動便是基於會員資料分析而產生的。每個會員可以根據消費金額或者積分來升級會員等級。因此，便會產生相關的會員資料，其中包括每個會員的資訊、交易記錄等行為資料。

4、交易和服務資料：交易資料包括使用者購買金額、數量、人數、商品資訊、交易時間等資料；服務資料主要包括供應鏈等資料。

那麼基於這些資料，電商平臺該如何利用資料來分析電商零售資料分析，並進行優化呢？下面小編就用例項給大家簡單解釋一下。

比如，購物籃分析。購物籃分析可以幫助你找到一起購買的不同產品之間的聯絡。換句話來說，它基於的原則就是：如果一個顧客購買了一個商品，他們或多或少都可能購買另一個相關商品。和推薦引擎一樣，購物籃分析一般會運用到機器學習或深度學習演算法。

因此，我們需要分析商品熱銷情況和商品結構，還要分析商品之間的關聯性，並根據分析結果給出銷售建議。像思邁特軟體Smartbi就可以完成購物籃分析，主要通過資料探勘平臺進行建模，使用關聯規則演算法進行實現，而且預測產品需求及其波動才能有助於規劃客戶服務。

 

如今，電商行業崛起，勢必帶來新的風浪，而電商領域的分析還涉及非常多方面的專業內容，但只要掌握好資料分析思維+工具，就能在變化浪潮中穩步前行。